Les outils d’IA stimulent la productivité individuelle, mais ne favorisent pas automatiquement l’efficacité organisationnelle.
L’IA a clairement atteint un stade où elle est utile, automatisant des parties du travail quotidien, accélérant la génération de contenu, accélérant la communication. Elle commence à ressembler moins à un outil qu’à un copilote pour votre cerveau. Mais voici ce qui échappe à la plupart des entreprises : ce n’est pas parce que les gens font plus de choses que l’organisation avance plus vite.
Oui, les employés qui utilisent des outils d’IA générative comme ChatGPT ou Microsoft Copilot font état d’une plus grande confiance et de résultats plus rapides. Une étude du BCG réalisée en 2023 a montré que 82 % des consultants utilisant l’IA générative se sentent plus compétents dans leur rôle et pensent que leurs équipes apprécient la technologie. C’est une bonne chose. Mais si cette efficacité supplémentaire n’est pas directement liée à l’amélioration des performances de l’entreprise, à l’augmentation des revenus, à l’accélération des cycles d’innovation ou à la réduction des coûts, alors vous n’avez que des individus plus rapides qui travaillent dans des systèmes largement inchangés.
L’efficacité organisationnelle n’est pas le fruit du hasard. Elle nécessite plus que de simples outils, elle exige une refonte intentionnelle. Dans le cas contraire, vos collaborateurs se contentent de s’améliorer dans la réalisation de tâches qui ne sont pas essentielles à la mission de l’entreprise. Vous gagnez du temps, mais vous ne créez pas d’élan.
Les dirigeants doivent se poser la question suivante : ces nouvelles capacités changent-elles les résultats ou ne font-elles que comprimer les délais sans gain stratégique ? Se contenter d’augmenter la production au niveau individuel ne suffit pas. Vous avez besoin d’une intégration structurelle, où les flux de travail, la prise de décision et la création de valeur sont améliorés à tous les niveaux. L’IA est un levier systémique, pas seulement individuel.
La plupart des gains de productivité générés par l’IA ne sont pas réinvestis dans des tâches à forte valeur ajoutée
Nous gagnons du temps. Beaucoup de temps. Les outils d’IA libèrent des heures dans tous les rôles et toutes les fonctions. Mais une trop grande partie de ce temps disparaît. Il n’est pas utilisé aux endroits qui font avancer l’entreprise.
Selon Gartner, l’IA permet actuellement à chaque employé d’économiser environ 5,7 heures par semaine. Cela semble impressionnant, jusqu’à ce que vous découvriez que seulement 1,7 de ces heures sont consacrées à un travail de « grande valeur ». Vous perdez 0,8 heure à corriger les erreurs de l’IA, et le reste ? Il n’est pas suivi, n’est pas alloué et est probablement gaspillé. C’est un signal d’alarme.
L’efficacité n’a pas d’importance s’il n’y a pas d’endroit où aller. Or, la plupart des entreprises n’ont pas donné à leurs équipes des objectifs clairs quant à l’utilisation de ce temps récupéré. Il est donc accaparé par des tâches à faible impact, ou disparaît complètement. C’est ce que Gartner appelle la « fuite de productivité ».
Les cadres doivent diriger avec intention. Le temps gagné ne doit pas être un indicateur fantôme, il doit être visible, réorienté et mesuré. Il ne suffit pas d’installer l’IA et d’attendre que les choses s’améliorent. Vous concevez où va la valeur. Si les outils permettent de gagner du temps sur la création de diapositives ou de rapports, c’est très bien. Mais réaffectez ce temps gagné à la réflexion sur les produits, à la connaissance des clients ou à la prise de décisions critiques.
L’IA ne crée pas automatiquement de la valeur. Vous devez l’orienter.
Les organisations passent de la maximisation de la productivité brute à l’amélioration de l’impact global de l’activité.
Un changement s’opère au sommet de la hiérarchie. Les dirigeants commencent à comprendre que la rapidité seule n’a pas beaucoup d’importance si les résultats ne s’améliorent pas. La manière traditionnelle de gérer la productivité, de compter les tâches, de suivre les heures, de resserrer les délais, ne suffit plus. Ce qui compte, c’est de savoir si le travail fait la différence.
Selon une étude de Microsoft, seuls 34 % des chefs d’entreprise considèrent aujourd’hui que la plus grande valeur de l’IA réside dans l’augmentation de la productivité des employés. La majorité d’entre eux ne sont pas convaincus que la vitesse ou le volume des tâches soit le principal atout. Au contraire, 43 % d’entre eux considèrent que l’IA est plus importante pour améliorer la prise de décision. C’est une façon plus intelligente de voir les choses.
L’amélioration de la qualité des décisions prises par une entreprise, qu’il s’agisse de l’orientation du produit, de la synchronisation du marché, de l’évaluation des risques ou de la stratégie client, est bien plus rentable que le fait de gagner quelques minutes sur un processus. Le véritable avantage de la GenAI et des outils similaires ne se situe pas en aval. Il se situe en amont, au moment où de meilleures informations, une vision plus profonde ou une réflexion plus claire peuvent changer les résultats.
Cela nécessite un recalibrage de la façon dont vous définissez le succès. Les outils d’IA ne doivent pas seulement vous aider à en faire plus. Ils devraient vous aider à faire ce qui compte. Les dirigeants devraient pousser leurs organisations à mesurer ce qui fait réellement évoluer le chiffre d’affaires, la marge, l’innovation ou la croissance de la clientèle. C’est là que le pouvoir de l’IA commence à s’amplifier.
Les équipes qui intègrent stratégiquement l’IA font état d’améliorations notables des performances.
Certaines équipes y parviennent. Et les résultats le montrent.
Lorsque l’IA est déployée intentionnellement, et non pas simplement dispersée dans les équipes, mais intégrée profondément dans les flux de travail, elle crée des avantages réels et mesurables pour l’entreprise. L’étude de Gartner le montre clairement : 81 % des équipes dont la productivité est élevée grâce à l’adoption de l’IA ont déclaré avoir réalisé d’importantes économies au niveau de l’entreprise. C’est 27 % de plus que leurs homologues moins productifs. En outre, 71 % de ces équipes très performantes ont fait état de performances accrues en matière d’innovation, notamment en ce qui concerne le développement de nouveaux produits et services.
Il ne s’agit pas de gains abstraits. Ils reflètent une utilisation structurée : des objectifs clairement définis, un personnel formé, des plateformes bien intégrées et des processus repensés. Ces équipes ne se contentent pas d’utiliser l’IA pour accomplir plus rapidement les tâches courantes. Elles font un travail fondamentalement meilleur.
La conclusion est simple. Lorsque l’IA est gérée comme un élément central de la manière dont le travail est effectué, aligné sur les indicateurs clés de performance, les rôles et les résultats, vous en voyez les avantages. Il ne s’agit pas de bricolage. Il s’agit d’une optimisation à grande échelle.
Pour les dirigeants, le travail consiste à en faire une capacité systémique dans l’ensemble de l’entreprise. Identifiez les domaines dans lesquels l’IA peut avoir le plus d’impact sur les coûts, la rapidité, la précision et la créativité. Dirigez ensuite la mise en œuvre avec détermination et soutenez-la avec la structure adéquate. L’IA ne crée pas d’amélioration des performances par elle-même. Vous obtiendrez des résultats lorsque vous l’intégrerez étroitement dans le moteur de l’entreprise.
De nombreux départements, notamment les finances, sont à la traîne dans l’adoption de l’IA en raison d’habitudes bien ancrées et de problèmes de confiance
L’adoption de l’IA ne se fait pas à la même vitesse dans toutes les fonctions, et la finance est un exemple clair de cette friction. Alors que d’autres équipes testent et intègrent des outils d’IA dans la prise de décision et les opérations, les départements financiers restent souvent en retrait. Non pas à cause d’un manque d’accès, mais à cause d’une résistance culturelle et basée sur la confiance.
Selon Gartner, près de 60 % des professionnels de la finance s’appuient encore sur des processus manuels. Les raisons sont simples : scepticisme quant à la précision de l’IA, attachement aux méthodes traditionnelles ou crainte d’introduire de nouveaux outils dans des systèmes déjà sensibles aux risques. Ces préoccupations sont réelles, en particulier dans les domaines où la précision et la conformité ne sont pas négociables.
Mais l’inaction comporte aussi des risques. Si ces départements continuent à fonctionner manuellement alors que les concurrents automatisent la planification financière, les prévisions et le reporting, le coût d’opportunité s’accroît rapidement. Les entrées manuelles retardent les cycles de décision, limitent l’évolutivité et maintiennent le personnel concentré sur le travail transactionnel plutôt que sur l’analyse stratégique.
Les dirigeants devraient s’attaquer directement à ce déséquilibre. Les fonctions à forte confiance et à enjeux élevés ont besoin de parcours d’adoption sur mesure, de projets pilotes plus légers, d’une gouvernance des données plus stricte et de résultats qui renforcent la confiance. On ne supprime pas le risque en évitant le progrès. Vous le gérez en adoptant la technologie avec clarté, en alignant l’utilisation sur la surveillance et en démontrant la valeur par une mise en œuvre contrôlée.
La conversion des gains de productivité individuels en valeur pour l’entreprise exige un réalignement des processus.
Gagner du temps au niveau individuel semble être une bonne chose. Mais que gagnez-vous vraiment si ce temps n’est pas aligné sur les résultats ? En l’absence d’une conception intentionnelle des processus, les heures gagnées dérivent et les améliorations restent modestes et dispersées.
La transformation de la productivité en valeur dépend de la structure. Vous devez repenser les flux de travail pour qu’ils soient conçus pour l’utilisation de l’IA, et ne pas vous contenter de superposer des outils aux systèmes existants. La rédaction de rapports, l’examen de données et la composition de communications sont autant de domaines dans lesquels l’IA doit être intégrée au processus, et non simplement ajoutée.
Il est également essentiel de suivre les bons indicateurs. La seule mesure du temps gagné est superficielle. Mesurez la façon dont l’assistance de l’IA modifie la vitesse des projets, le rendement des ventes, la satisfaction des clients ou les délais de développement des produits. Liez l’utilisation de l’outil aux indicateurs clés de performance afin de savoir où se situe le rendement et comment l’adapter.
Et n’oubliez pas les compétences. L’étude du BCG montre que l’efficacité de l’IA s’améliore avec une maîtrise technique même élémentaire. Les équipes ayant une certaine expérience du codage, même si elles ne sont pas des programmeurs, obtiennent de meilleures performances de la GenAI. Le contexte est important. Les personnes qui comprennent la logique qui sous-tend l’automatisation, même de façon minimale, obtiennent de meilleurs résultats.
Pour passer d’une adoption dispersée à une performance durable, les dirigeants doivent se concentrer sur trois points : le recyclage des équipes, la réorganisation des processus et la reconstruction des systèmes de mesure. C’est ainsi que vous comblerez le fossé entre la productivité individuelle et les progrès de l’organisation.
Le temps libéré par l’IA devrait être consacré à la promotion de la créativité et de l’innovation plutôt qu’à l’accomplissement de tâches supplémentaires.
Lorsque l’IA libère du temps, l’instinct immédiat de la plupart des organisations est de remplir cet espace avec davantage de tâches. C’est une erreur. Si vous cherchez constamment à maximiser l’activité plutôt que les résultats, vous passez à côté de l’opportunité stratégique qu’offre l’IA.
L’objectif de l’augmentation de la productivité n’est pas de surcharger les gens, mais de libérer de la bande passante pour la réflexion, la construction et l’amélioration. Si les employés gagnent cinq heures par semaine grâce à l’IA, ne réaffectez pas par réflexe ce temps à des tâches répétitives. Concentrez-le sur des problèmes d’ordre supérieur : l’innovation produit, la stratégie client, l’amélioration des systèmes. C’est là que la valeur s’accumule.
Ce changement exige une maturité opérationnelle. Vous devez résister à l’envie à court terme d’amincir les équipes et construire des systèmes qui laissent de la place à la génération d’idées, à l’expérimentation et à la planification à long terme. Ces activités prennent souvent du temps, et l’IA vous donne la marge nécessaire pour les mener à bien sans sacrifier la livraison.
C’est le leadership qui donne le ton. Si vous considérez chaque heure libérée comme un inventaire à remplir, vos équipes suivront. En revanche, si vous créez une culture dans laquelle ce temps est investi dans une meilleure réflexion et un travail de fond, les résultats s’améliorent de manière générale.
Les organisations qui dépassent les simples mesures d’efficacité, les heures économisées, les courriels générés, les rapports compilés, acquièrent des avantages durables. L’IA n’est pas seulement une question d’accélération. C’est une question d’élévation. Utilisez l’espace qu’elle vous offre pour mieux travailler, et pas seulement pour travailler plus.
Récapitulation
L’IA ne consiste pas à travailler plus. Il s’agit de travailler mieux et d’utiliser ce que vous libérez pour aller plus loin. Les gains de temps ne suffisent pas à créer de la valeur. Ce qui compte, c’est la constance avec laquelle vous transformez ces gains en résultats stratégiques.
Cela signifie qu’il faut des indicateurs clairs liés aux résultats, repenser les flux de travail obsolètes, améliorer les compétences de vos équipes et résister à l’envie de considérer chaque heure économisée comme un stock à remplir. Ne courez pas après l’activité. Concentrez-vous sur l’impact.
Les entreprises qui tirent actuellement leur épingle du jeu ne se contentent pas d’utiliser l’IA. Elles redéfinissent leurs modèles opérationnels en fonction de l’IA. Elles mesurent différemment. Elles pensent à plus long terme. Elles ont dépassé le stade de l’automatisation pour gagner en rapidité et utilisent l’IA pour prendre de meilleures décisions, renforcer l’innovation et alléger l’exécution.
Si votre stratégie d’IA ne se termine pas par des résultats commerciaux, elle n’est pas terminée.
